目录
[Hash 数据类型](#Hash 数据类型)
[Hash 操作命令](#Hash 操作命令)
[Hash 编码方式](#Hash 编码方式)
[Hash 实际应用](#Hash 实际应用)
[Cache 缓存](#Cache 缓存)
Hash 数据类型
- 整体上来说 Redis 是键值对结构，其中 key 和 value 之间通过哈希方式组织的
- 该结构中 key 负责组织数据的结构，而 value 却可以为不同类型的数据，其中一种类型就是 哈希
- 这就相当于在 value 中又存储了一层键值对（field - value），相当于所谓的套娃
实例理解
- 存储一个 uid 为 1 的用户对象，姓名为 mastermao 年龄为 20
注意：
- 当我们谈到 key ，指的是整体 Redis 键值对（key - value）结构中的 key
- 当我们谈到 field，指的是 Redis 中的键值对对应的值（value）中哈希表中的一个特定的键
- 该特定键用来进一步区分 和 访问哈希表中的各个数据项
Hash 操作命令
HSET
- 用来设置 hash 中指定的字段 field 和 value
- 此处的（field - value）中的 value 只能为字符串类型
语法：
hset key field value [field value ...]时间复杂度：
- O(1)
返回值：
- 返回值是设置成功的 键值对（field - value）的个数
实例理解
HGET
- 用来获取 hash 中指定字段 field 的 value 值
语法：
hget key field时间复杂度：
- O(1)
实例理解
- 紧接着上述 hset 的实例进行测试
HEXISTS
- 用来检查 hash 中是否存在指定字段 field
语法：
hexists key field时间复杂度：
- O(1)
返回值：
- 返回 1 表示存在
- 返回 0 表示不存在
实例理解
- 紧接着上述 hset 的实例进行测试
HDEL
- 用来删除 hash 中指定的字段 field
语法：
hdel key field [field ...]时间复杂度：
- O（N）
- 其中 N 代表删除的字段个数，一般不会很大，也可认为是 O(1)
返回值：
- 本次操作删除的字段个数
实例理解
- 紧接着上述 hset 的实例进行测试
注意：
- del 删除的是 key
- hdel 删除的是 field
HKEYS
- 获取 hash 中的所有字段
- 该操作会现根据 key 找到对应的 hash，然后再遍历 hash
语法：
hkeys key时间复杂度：
- O（N）
- 其中 N 为 field 的个数
实例理解
- hkeys key 命令存在一定的风险，类似于 keys * 命令
- 主要因为我们并不知道某个 hash 中是否存在大量的 field，从而导致 Redis 被阻塞
HVALS
- 和上面的 hkeys 相对应，用于获取 hash 中的所有 value
语法：
hvals key时间复杂度：
- O（N）
- 其中 N 为 field 的个数
实例理解
注意：
- 使用 h 系列的命令操作 key 时，必须保证 key 对应的 value 得为 哈希 类型
HGETALL
- 用于获取 hash 中的所有字段 field 以及对应的值 value
- 相当于 hkeys + hvals 命令的结合
语法：
hgetall key时间复杂度：
- O（N）
- 其中 N 为 field 的个数
实例理解
- 观察此处的返回值
- 一个 field 一个 value 交替返回
注意：
- 上述操作风险比较大
- 因为多数情况下 不需要查询一个 key 中所有的 field 和 value 可能只查其中的几对
HMGET
- 用于获取 hash 中多个字段的值 value
- 类似于 mget 可以一次查询多个 key
语法：
hmget key field [field ...]时间复杂度：
- O（N）
- 其中 N 代表查询的字段个数，一般不会很大，也可认为是 O(1)
实例理解
注意：
- 此处 hmget 命令返回的值 value，与查询时 输入字段 field 的顺序相匹配
问题：
- 有没有 hmset 一次可以设置多对（field - value）呢？
回答：
- 有 hmset 命令
- 但是并不需要使用其命令，因为 hset 已经支持一次设置多对（field - value）了
小总结：
- 上述的 hkeys、hvals、hgetall 命令均存在一定风险
- 如果 hash 的元素个数太多，则执行的耗时会比较长，从而阻塞掉 Redis
补充：
- hscan 命令可以渐进式地遍历 Redis 的 hash
- 即敲一次命令，遍历一小部分，再敲一次命令，再遍历一小部分
- 此时的时间是可控的，连续执行多次便可完成整个的 hash 的遍历，也就是所谓的 "化整为零"
HLEN
- 用于获取 hash 中的所有键值对个数
语法：
hlen key时间复杂度：
- O（1）
- 获取 hash 的元素个数不需要遍历
实例理解
HSETNX
- 字段 field 不存在的情况下，设置 hash 中的字段 field 和 值 value
- 类似于 setnx
语法：
hsetnx key field value时间复杂度：
- O（1）
返回值：
- 返回 1 表示设置成功
- 返回 0 表示设置失败
实例理解
HINCRBY
- hash 这里的 value 也可以被当作数字来进行处理
- hincrby 命令用来对 value 进行加减整数
- 因为使用频率不是特别高，Redis 没有提供 hincr、hdecr 之类的命令
语法：
hincrby key field increment时间复杂度：
- O（1）
返回值：
- value ± 之后的结果
实例理解
HINCRBYFLOAT
- hincybyfloat 命令用来对 value 进行加减小数
语法：
hincrbyfloat key field increment时间复杂度：
- O（1）
返回值：
- value ± 之后的结果
实例理解
HSTRLEN
- 用于计算 hash 中的值 value 的字符串长度
语法:
hstrlen key field时间复杂度：
- O（1）
返回值：
- hash 中的值 value 的字符串长度，单位为字节
实例理解
Hash 编码方式
- 哈希的内部编码有 两种
- ziplist 压缩列表
- hashtable 哈希表
实例理解
- 我们通过 object encoding key 来查看编码方式
理解什么是压缩
- 压缩的本质，就是对数据进行重写编码
- 不同的数据有不同的特点
- 结合这些特点，进行精妙的设计，使其能够在重新编码之后，缩小体积
实例理解
- ' abbcccddddeeeee ' ---------重新编码---------> ' 1a2b3c4d5e '
- ' abcd0000000000000000000000000000000efgh ' ---------重新编码---------> 'abcd0[30]efgh '
注意：
- 上述实例是比较粗糙的编码方式
- 实际上 一些常见的压缩算法都有着十分精妙的设计
- ziplist 也是同理，其内部的数据结构也进行了 精心设计，其目的就是为了节省内存空间
ziplist 和 hashtable
- 如果上来就直接使用 hashtable，那该哈希表中可能有些位置上有元素，有些位置上没有元素，从而会造成一定程度上的空间浪费
- 所以当一开始元素个数比较少时，还是先使用 ziplist 进行编码，以达到节省空间的目的
- 而 ziplist 作为一种内部编码方式，虽然一定程度上 节省了内存空间，但读写元素时的速度较慢
- 这种慢 在元素较少时可能不太明显，但是当元素数量过多时，性能下降会更为明显
- 相比之下 hashtable 的内部结构更为灵活，它可以更高效地处理大量的元素
- 在 hashtable 中，每个元素都通过哈希函数映射到不同的位置，这样在读写元素时可以更快地定位到目标位置
结论：
- 哈希中的元素个数比较少，使用 ziplist 表示，元素个数比较多，使用 hashtable 来表示
- 每个 value 的值长度都比较短，使用 ziplist 表示，如果某个 value 的长度太长了，也会转换成 hashtable
- hash-max-ziplist-entries 配置 （默认 512 个）
- hash-max-ziplist-value 配置（默认 64 字节）
理解：
- 这两个配置项是均可以写到 redis.conf 文件中
- 且两个配置的阈值是可变的，所以不用刻意的去 记背数值
- 因此我们需在不同的业务场景中，通过测试等相关的手段，来调整上述配置的阈值，以便找到一个更加合适的数值
Hash 实际应用
Cache 缓存
- 首先 String 类型是可以用作缓存的
- 但对于 存储结构化的数据，即类似于数据库 表 这样的结构 ， 使用 hash 类型更适合一些
实例理解
- Redis 存储结构化的数据
方式一：
- 使用 hash 类型
注意：
- 此处的 key 中已经包含了 uid，那 hash 中 value 存储的 uid 是不是有点多此一举？
- 省去 hash 中 value 存储的 uid 是不是又可进一步节省存储空间？
- 首先如果确实不想在 hash 中 value 存储 uid 也可以省略掉
- 但是在工程实践中，通常会选择在哈希表的值 value 中再存储一份 uid
- 因为这样有助于简化代码逻辑，并使代码在后续开发中更为方便使用
方式二：
使用 string 类型 + JSON 格式
set user:1 {"name": "mastermao", "age": 18, "city": "Changsha"}
注意：
使用 string 类型 + JSON 格式来表示 userinfo 时
只想获取或修改其中的某个字段，就需要将整个 JSON 字符串读取出来
再解析成对象，进行字段操作，然后再将其转换回 JSON 字符串，并写回 Redis
这样一系列过程相对繁琐
相较之下使用 hash 的方式来表示 userinfo
可以使用字段 field 来表示对象的每个属性，类似于数据库 表 中的每个列
这样可以更方便地修改或获取任何一个属性的值
虽然 hash 的方式在读写字段 field 上更为直观、高效，但付出的代价是更大的存储空间需求
此外需要控制 哈希表 在 ziplist 和 hashtable 两种内部编码的转换，可能会导致较大的内存消耗
相比之下，使用 string 类型 + JSON 格式的的内存消耗相对较小
方式三：
原生 String 类型，一个属性对应一个键
该方式相当于将同一个对象的各个属性 给分散开表示（低内聚）
set user:1:name mastermao
set user:1:age 18
set user:1:city Changsha不建议使用该方式，该方式具有 低内聚性
理解高内聚低耦合
- 内聚就是将有关联的东西放到一起，最好能放到指定的地方 ，其优点为 好找
- 耦合就是两个模块 或 代码之间的关联关系，关联关系越大，越容易相互影响，则耦合也越大
- 我们追求低耦合，避免 "牵一发而动全身"，这边出一个 bug 同时也影响到了其他的地方
hash 类型 和 关系型数据库 的不同
- 哈希类型是稀疏的，而关系型数据库是完全结构化的
- 关系型数据库 可以做到复杂的查询，而 Redis 去模拟关系型复杂查询，例如联表查询、聚合查询等 基本不可能，维护成本高
实例理解
- 此处 哈希类型 每个键均有不同的字段 field
- 但关系型数据库 一旦添加新的列，其所有的行需为该列设置一个值，即便为 null
- 这就是为什么哈希类型是稀疏的，而关系型数据库是完全结构化的原因
